論文の概要: Experimental verification of the quantum nature of a neural network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07577v4
• Date: Thu, 10 Oct 2024 14:16:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:30:00.832013
• Title: Experimental verification of the quantum nature of a neural network
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの量子的性質の実験的検証
• Authors: Andrei T. Patrascu,
• Abstract要約: システムを量子化する理由と、ニューラルネットワークが量子残基を持つと解釈できる範囲について論じる。 古典的ニューラルネットワークの量子関数規則(マップ)から絡み合いを抽出できる可能性のある実験を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Neural networks are being used to improve the probing of the state spaces of many particle systems as approximations to wavefunctions and in order to avoid the recurring sign problem of quantum monte-carlo. One may ask whether the usual classical neural networks have some actual hidden quantum properties that make them such suitable tools for a highly coupled quantum problem. I discuss here what makes a system quantum and to what extent we can interpret a neural network as having quantum remnants. I suggest that a system can be quantum both due to its fundamental quantum constituents and due to the rules of its functioning, therefore, we can obtain entanglement both due to the quantum constituents' nature and due to the functioning rules, or, in category theory terms, both due to the quantum nature of the objects of a category and of the maps. From a practical point of view, I suggest a possible experiment that could extract entanglement from the quantum functioning rules (maps) of an otherwise classical (from the point of view of the constituents) neural network.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、波動関数の近似として多くの粒子系の状態空間の探索を改善し、量子モンテカルロの繰り返し符号問題を避けるために用いられている。 通常の古典的ニューラルネットワークが、高度に結合した量子問題に適したツールとして、実際に隠れた量子特性を持っているかどうかを問うことができる。 ここでは、システムを量子化する理由と、ニューラルネットワークが量子残基を持つと解釈できる範囲について論じます。 基本量子成分とその機能則の両方により系が量子になりうることを示唆するので、量子成分の性質と機能規則の両方から絡み合いを得ることができ、また圏論の用語では、圏の対象の量子的性質と写像の双方から絡み合いを得ることができる。 現実的な観点からは、他の古典的(構成員の観点から)ニューラルネットワークの量子関数規則(マップ)から絡み合いを抽出できる可能性のある実験を提案する。

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